我国上市公司的治理虽然受到所处制度环境的影响，但是也与公司的属性有关，特别是国有公司与非国有公司在公司治理中存在一定的差异。所以本文对于高管变更与市场竞争度之间关系的研究当中又进行了对上市公司第一大股东属性即国有股和非国有股的两大分类来进行比较分析，运用stata软件对于面板数据进行logit回归。对于面板数据进行回归分析时，先要进行hausman检验以判断此模型是采用固定效用模型，还是随机效应模型。运用stata软件进行hausman检验得出在第一大股东为国有股和非国有的情况下的卡方值分别为0.2385、0.2156且均大于零，则接受原假设，本模型采用随机效应模型进行分析。
从中可以看出，在第一大股东为国有股的情况下，市场化指数和公司经营业绩的交互项Adjroe×Market指标与高管变更负相关，但是不显著，而在第一大股东为非国有股的情况下，市场化指数与公司经营业绩的交互项Adjroe×Market指标与高管变更负相关，在0.01显著水平下显著，这样就支持假设2。模型5.2的市场竞争度指标HHI与高管变更的系数为负，其统计结果均在0.1显著水平下显著，这样也就支持了假设1。我们可以看到第一大股东为国有股或非国有股这两种情况下的不同之处在于：①在第一大股东为国有股情况下高管的年龄与高管变更负相关，在0.01显著水平下显著，而在第一大股东为非国有股情况下高管的年龄与高管变更负相关，但不显著。②在第一大股东为非国有股的情况下公司规模与高管变更负相关，在0.1显著水平下显著，而在第一大股东为国有股的情况下公司规模与高管变更负相关，但不显著。③在第一大股东为国有股的情况下前十大股东都与高管变更存在负相关，在0.1显著水平下显著，这与第一大股东为非国有股的情况不同。在第一大股东为非国有股的情况下前十大股东都与高管变更存在正相关，但不显著。④独立董事比例在第一大股东为国有股的情况下与高管变更正相关，在0.05显著水平下显著，而独立董事比例与高管变更在第一大股东为非国有股的情况下负相关，但不显著。
（2）要素市场发育程度与高管变更
在樊纲的中国市场化指数研究报告中，从金融业的市场化、引进外资的程度、劳动力流动性、技术成果市场化四大方面构建要素市场发育指数，以此来反映我国31个省、直辖市、自治区（不包括台湾、香港和澳门地区）的制度环境情况。这也从一个侧面反映公司所能运用资金流、人力资源流等有关完善公司治理方面的难易程度，同时也反映出当地政府对于公司经营管理的干预程度。要素市场发育指数和市场化指数一样也是一个相对数，如果要素市场发育指数为5，说明该地区市场化程度处于全国中等水平。所本文设置市场化指数Factor哑变量，大于中位数的Factor取值为1，小于中位数的Factor取值为0。
为了验证假设2，本文建立模型分析要素市场发育程度与高管变更之间的关系。
根据建立的模型，运用stata软件对于面板数据进行logit回归。对于面板数据进行回归分析时，先要进行hausman检验以判断此模型是采用固定效用模型，还是随机效应模型。运用stata软件进行hausman检验得出的卡方值为0.0019且大于零，则接受原假设，本模型采用随机效应模型进行分析。
从回归结果我们可以看到在模型中要素市场发育指数和公司经营业绩的交互项Adjroe×Factor指标与高管变更均为负数，在0.01显著水平下显著，这支持了第四章中的假设2，说明要素市场好的地区，高管变更的可能性加大，人才的流动更加频繁，高管变更与公司绩效之间的负相关性就越强。
本文此处虽然研究的是要素市场发育指数与高管变更的关系，为了防止研究对于高管的变更的研究为了出现偏差，所以本文对于董事长、总经理、董事长和总经理同时变更这三种分类情况分别对高管变更的情况进行对比分析，运用stata软件对于面板数据进行logit回归。对于面板数据进行回归分析时，先要进行hausman检验以判断此模型是采用固定效用模型，还是随机效应模型。运用stata软件进行hausman检验分别得出在董事长、总经理、董事长和总经理同时变更这三种分类情况下的卡方值分别为0.0019、0.0019、0.001且均大于零，则接受原假设，本模型采用随机效应模型进行分析。
从回归结果我们可以看到在董事长变更的情况下，要素市场发育指数和公司经营业绩的交互项Adjroe×Factor指标与高管变更负相关，在0.1显著水平下显著，这支持了第四章中的假设2。同时从市场化指标HHI来看，市场化指标HHI仍与高管变更负相关，且在0.001显著水平显著。我们还可以看到：高管的年龄、高管是否从公司领取薪水都与高管变更负相关，在0.01显著水平下显著。
从回归结果我们可以看到在总经理变更的情况下，要素市场发育指数和公司经营业绩的交互项Adjroe×Factor指标与高管变更负相关，在0.05显著水平下显著，这支持了第四章中的假设2。同时从市场化指标HHI来看，市场化指标HHI仍与高管变更负相关，且在0.1显著水平显著。我们还可以看到与董事长变更情况不同之处在于：①高管的年龄与高管变更负相关，在0.01显著水平下显著，这与董事长变更的情况相同。②高管是否从公司领取薪水与高管变更正相关，但不显著，这与在董事长变更情况下高管是否从公司领取薪水与高管变更负相关，在0.001显著水平显著不同。③公司规模与高管变更负相关，在0.001显著水平显著，而在董事长变更情况下这种负相关关系不显著。④独立董事比例与高管变更正相关，在0.05显著水平下显著，而在董事长变更情况下独立董事比例与高管变更确是负相关，但是不显著。⑤第一大股东持股比例与高管变更正相关，在0.1显著水平下显著，而在董事长变更情况下第一大股东持股比例与高管变更是负相关，但是不显著。
从回归结果我们可以看到在董事长和总经理同时变更的情况下，要素市场发育指数和公司经营业绩的交互项Adjroe×Factor指标与高管变更负相关，在0.05显著水平下显著，这支持了第四章中的假设2。同时从市场化指标HHI来看，市场化指标HHI仍与高管变更负相关，且在0.1显著水平显著。我们还可以看到与董事长变更、总经理变更情况相比的异同处在于：①高管是否从公司领取薪水与高管变更负相关，但不显著，这与在总经理变更情况下高管是否从公司领取薪水与高管变更负相关，在0.001显著水平显著不同。②公司规模与高管变更负相关，在0.1显著水平显著，这比在董事长变更情况下公司规模与高管变更负相关，但不显著有所差异。
我国的要素市场的发育程度所包括的金融市场化程度、引进外资的程度等方面对于拥有不同股权属性的上市公司的影响也不同。特别是国有企业和非国有企业之间的差别也比较大。所以本文对于高管变更与要素市场的发育程度之间关系的研究又引入对上市公司第一大股东属性即国有股和非国有股的两大分类来进行比较分析，运用stata软件对于面板数据进行logit回归。对于面板数据进行回归分析时，先要进行hausman检验以判断此模型是采用固定效用模型，还是随机效应模型。运用stata软件进行hausman检验得出在第一大股东为国有股和非国有的情况下的卡方值分别为0.2202、0.3486且均大于零，则接受原假设，本模型采用随机效应模型进行分析。
从中可以看出，在第一大股东为国有股的情况下，要素市场发育指数和公司经营业绩的交互项Adjroe×Factor指标与高管变更负相关，但是不显著，而在第一大股东为非国有股的情况下，要素市场发育指数和公司经营业绩的交互项Adjroe×Factor指标与高管变更负相关，在0.01显著水平下显著，这样就支持假设2。模型的市场竞争度指标HHI与高管变更的系数为负，但是只有在第一大股东为国有股的情况下在0.1显著水平下显著，但是在第一大股东为非国有股的情况下不显著。我们还可以看到第一大股东为国有股或非国有股这两种情况下的不同之处在于：①高管是否从公司领取薪水与高管变更负相关，但是只有在第一大股东为国有股的情况下在0.01显著水平下显著，但是在第一大股东为非国有股的情况下不显著。②公司规模与高管变更负相关，但是只有在第一大股东为非国有股的情况下在0.1显著水平下显著，但是在第一大股东为国有股的情况下不显著。③在第一大股东为国有股的情况下前十大股东都与高管变更存在负相关，在0.1显著水平下显著，这与第一大股东为非国有股的情况不同。在第一大股东为非国有股的情况下前十大股东都与高管变更存在正相关，但不显著。④独立董事比例在第一大股东为国有股的情况下与高管变更正相关，在0.05显著水平下显著，而独立董事比例与高管变更在第一大股东为非国有股的情况下负相关，但不显著。⑤在第一大股东为国有股的情况下第一大股东持股比例与高管变更正相关，在0.1显著水平下显著，而在第一大股东为非国有股的情况下第一大股东持股比例与高管变更负相关，但不显著。
（3）政府对于企业的干预与高管变更
一个运作高效的政府有助于市场的良性运转。我国不同地区的当地政府的运作效率不同，对于企业的干预情况也不同，这就导致企业的公司治理结构存在差异。所以本文选取《中国市场化指数——各地区市场化相对进程报告》所披露的减少政府对企业的干预指数作为制度环境变迁的第四替代变量。该指标也是一个相对数值，其取值范围在0-10之间，减少政府对企业的干预指数越小说明政府对于企业的干预力度越大。为了验证假设3，本文建立模型分析商品市场的地方保护指数与高管变更之间的关系。
根据所建模型，运用stata软件对于面板数据进行logit回归。对于面板数据进行回归分析时，先要进行hausman检验以判断此模型是采用固定效用模型，还是随机效应模型。运用stata软件进行hausman检验得出的卡方值为0.0123且大于零，则接受原假设，本模型采用随机效应模型进行分析。
本文此处虽然研究的是政府对企业的干预指数与高管变更的关系，为了防止研究对于高管的变更的研究为了出现偏差，所以本文对于董事长、总经理、董事长和总经理同时变更这三种分类情况分别对高管变更的情况进行对比分析，运用stata软件对于面板数据进行logit回归。对于面板数据进行回归分析时，先要进行hausman检验以判断此模型是采用固定效用模型，还是随机效应模型。运用stata软件进行hausman检验分别得出在董事长、总经理、董事长和总经理同时变更这三种分类情况下的卡方值分别为0.0123、0.0123、0.0862且均大于零，则接受原假设，本模型采用随机效应模型进行分析。
从分析的回归结果我们可以看到在董事长变更的情况下，减少政府对企业的干预指数和公司经营业绩的交互项Adjroe×Inter指标与高管变更负相关，在0.05显著水平下显著，这支持了第四章中的假设3。同时从市场化指标HHI来看，市场化指标HHI仍与高管变更负相关，且在0.01显著水平显著。我们还可以看到：高管的年龄、高管是否从公司领取薪水都与高管变更负相关，均在0.01显著水平下显著。
从分析的回归结果我们可以看到在总经理变更的情况下，减少政府对企业的干预指数和公司经营业绩的交互项Adjroe×Factor指标与高管变更负相关，在0.05显著水平下显著，这支持了第四章中的假设3。同时从市场化指标HHI来看，市场化指标HHI仍与高管变更负相关，且在0.1显著水平显著。我们还可以看到：①高管的年龄与高管变更负相关，在0.01显著水平下显著，这与在董事长变更的情况下相同。②高管是否从公司领取薪水与高管变更正相关，但是不显著，这与在董事长变更的情况下高管是否从公司领取薪水与高管变更负相关，在0.01显著水平下显著不同。③公司规模与高管变更负相关，在0.01显著水平下显著。④独立董事比例与高管变更正相关，在0.05显著水平下显著，这与在董事长变更的情况下独立董事比例与高管变更负相关，但是不显著。⑤第一大股东持股比例与高管变更正相关，在0.1显著水平下显著不同，这与在董事长变更的情况下独立董事比例与高管变更负相关，但是不显著不同。
